export const metadata = {
  sidebar_position: 101,
  title: "🟢 ایل ایل ایم کے نقصانات",
};

# 🟢 ایل ایل ایم کے نقصانات

<Takeaways>- ایل ایل ایم کے تعصبات اور مسائل کو سمجھیں۔</Takeaways>

بڑی زبان کے ماڈلز (LLMs) طاقتور ٹولز ہیں جنہوں نے کسٹمر سروس سے لے کر مواد کی تخلیق تک ٹیکنالوجی کے بہت سے پہلوؤں میں انقلاب برپا کر دیا ہے۔ تاہم، کسی بھی ٹیکنالوجی کی طرح، وہ اپنی خامیوں کے بغیر نہیں ہیں. LLMs کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنے اور ممکنہ مسائل کو کم کرنے کے لیے ان خرابیوں کو سمجھنا بہت ضروری ہے۔ یہ مضمون LLMs کے کچھ عام نقصانات کو تلاش کرے گا، بشمول ذرائع کا حوالہ دینے، تعصب، فریب، ریاضی، اور فوری ہیکنگ کے مسائل۔

## ذرائع کا حوالہ دیتے ہوئے

اگرچہ LLMs ایسے ٹیکسٹ تیار کر سکتے ہیں جو ذرائع کا حوالہ دیتے ہوئے ظاہر ہوتا ہے، لیکن یہ نوٹ کرنا ضروری ہے کہ وہ **درست طریقے سے ذرائع کا حوالہ نہیں دے سکتے**۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ ان کے پاس انٹرنیٹ تک رسائی نہیں ہے اور ان میں یہ یاد رکھنے کی صلاحیت نہیں ہے کہ ان کا تربیتی ڈیٹا کہاں سے آیا۔ نتیجے کے طور پر، وہ اکثر ایسے ذرائع پیدا کرتے ہیں جو قابل فہم لگتے ہیں لیکن مکمل طور پر من گھڑت ہوتے ہیں۔ یہ ایک اہم حد ہے جب LLMs کا استعمال ایسے کاموں کے لیے کرتے ہیں جن کے لیے درست ماخذ حوالہ درکار ہوتا ہے۔

<Note>
  تلاش میں اضافہ شدہ LLMs کا استعمال کر کے غلط ماخذ حوالہ کے مسئلے کو کسی حد تک
  کم کیا جا سکتا ہے۔ یہ LLMs ہیں جو زیادہ درست معلومات فراہم کرنے کے لیے انٹرنیٹ
  اور دیگر ذرائع کو تلاش کرنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔
</Note>

## تعصب

LLMs اپنے ردعمل میں تعصب کا مظاہرہ کر سکتے ہیں، اکثر دقیانوسی یا متعصبانہ مواد پیدا کرتے ہیں۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ وہ بڑے ڈیٹا سیٹس پر تربیت یافتہ ہیں جن میں متعصب معلومات ہوسکتی ہیں۔ اس کی روک تھام کے لیے حفاظتی اقدامات کے باوجود، LLMs بعض اوقات جنس پرست، نسل پرست، یا ہم جنس پرست مواد پیدا کر سکتے ہیں۔ صارفین کو درپیش ایپلی کیشنز یا تحقیق میں LLMs کا استعمال کرتے وقت یہ ایک اہم مسئلہ ہے جس کے بارے میں آگاہ ہونا ضروری ہے، کیونکہ یہ نقصان دہ دقیانوسی تصورات اور متعصب نتائج کے پھیلاؤ کا باعث بن سکتا ہے۔

## ہیلوسینیشنز

LLM کبھی کبھی "فریب" کر سکتے ہیں یا غلط معلومات پیدا کر سکتے ہیں جب کوئی ایسا سوال پوچھا جائے جس کا وہ جواب نہیں جانتے۔ یہ بتانے کے بجائے کہ وہ جواب نہیں جانتے، وہ اکثر ایسا جواب پیدا کرتے ہیں جو پراعتماد لگتا ہے لیکن غلط ہے۔ یہ غلط معلومات کے پھیلاؤ کا باعث بن سکتا ہے اور درست معلومات کی ضرورت کے کاموں کے لیے LLMs کا استعمال کرتے وقت اس کو مدنظر رکھا جانا چاہیے۔

## ریاضی

اپنی جدید صلاحیتوں کے باوجود، بڑی زبان کے ماڈلز (LLMs) اکثر ریاضی کے کاموں کے ساتھ جدوجہد کرتے ہیں اور غلط جوابات فراہم کر سکتے ہیں (یہاں تک کہ دو نمبروں کو ضرب دینے کے برابر بھی)۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ وہ ٹیکسٹ کی بڑی مقداروں پر تربیت یافتہ ہیں اور ریاضی کو مختلف نقطہ نظر کی ضرورت ہو سکتی ہے۔

<Note>
  ریاضی کے مسئلے کو کسی حد تک ایک ٹول Augmented LLM استعمال کر کے حل کیا جا سکتا
  ہے، جو کہ ریاضی جیسے کاموں کے لیے خصوصی ٹولز کے ساتھ LLM کی صلاحیتوں کو یکجا
  کرتا ہے۔
</Note>

## فوری ہیکنگ

LLMs کو مخصوص مواد تیار کرنے کے لیے صارفین کے ذریعے ہیرا پھیری یا "ہیک" کیا جا سکتا ہے۔ اسے پرامپٹ ہیکنگ کے نام سے جانا جاتا ہے اور اسے LLM کو غلط یا نقصان دہ مواد تیار کرنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ LLMs کا استعمال کرتے وقت اس ممکنہ مسئلے سے آگاہ ہونا ضروری ہے، خاص طور پر عوام کو درپیش ایپلی کیشنز میں۔ آپ پرامپٹ ہیکنگ کے بارے میں مزید پڑھ سکتے ہیں [یہاں](https://learnprompting.org/docs/category/-prompt-hacking)۔

## نتیجہ

آخر میں، جب کہ LLMs طاقتور اور ورسٹائل ٹولز ہیں، وہ نقصانات کے ایک سیٹ کے ساتھ آتے ہیں جن سے صارفین کو آگاہ ہونے کی ضرورت ہے۔ درست طریقے سے ذرائع کا حوالہ دینے کے مسائل، موروثی تعصبات، غلط معلومات پیدا کرنا، ریاضی کے ساتھ مشکلات، اور فوری طور پر ہیکنگ کے لیے حساسیت وہ تمام چیلنجز ہیں جن کو ان ماڈلز کا استعمال کرتے وقت حل کرنے کی ضرورت ہے۔ ان حدود کو سمجھ کر، ہم LLMs کو زیادہ مؤثر طریقے سے اور ذمہ داری سے استعمال کر سکتے ہیں، اور مستقبل میں ان ماڈلز کو بہتر بنانے کے لیے کام کر سکتے ہیں۔
